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本发明提出了一种基于CAA‑Net与LightGBM的FVEP特征点检测方法,包括以下步骤:S1,数据预处理:对FVEP信号进行标准化,作为神经网络模型的输入;S2,特征点序列生成:S2‑1,经过CAA‑Net模型选出可能为特征点的位置坐标,对可能性小的待选特征点进行过滤;S2‑2,待选特征点序列生成:如果待选特征点集合中的点不是极值点,则在待选特征点集合中的特征点距离小于2的范围进行寻找,若找不到极值点,则舍去该点,若找到极值点,则以其替代待选特征点;然后,根据穷举法生成初步的待选特征点序列集
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113066544 B
(45)授权公告日 2022.04.15
(21)申请号 202110434370.6 (56)对比文件
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